让我说我有：
v = rep(c(1,2, 2, 2), 25)
现在，我想计算每个唯一值出现的次数。 unique(v)返回唯一值的内容，但不返回它们的数量。
> unique(v)
[1] 1 2
我想要一些能给我的东西
length(v[v==1])
[1] 25
length(v[v==2])
[1] 75
但是作为一个更普遍的单行代码:)接近（但不完全）的东西是这样的：
#<doesn't work right> length(v[v==unique(v)])
答案 0 :(得分：159)
或许桌子就是你追求的目标？
dummyData = rep(c(1,2, 2, 2), 25)
table(dummyData)
# dummyData
# 1 2
# 25 75
## or another presentation of the same data
as.data.frame(table(dummyData))
# dummyData Freq
# 1 1 25
# 2 2 75
答案 1 :(得分：19)
如果您有多个因素（=多维数据框），您可以使用opacity包来计算每个因素组合中的唯一值：
dplyr它使用管道运算符library("dplyr")
data %>% group_by(factor1, factor2) %>% summarize(count=n())
来链接数据框%>%上的方法调用。
答案 2 :(得分：17)
使用aggregate是一种单线方法。
> aggregate(data.frame(count = v), list(value = v), length)
value count
1 1 25
2 2 75
答案 3 :(得分：9)
table（）函数是一种很好的方法，正如Chase所建议的那样。 如果要分析大型数据集，另一种方法是在datatable包中使用.N函数。
确保按
安装了数据表包install.packages("data.table")
代码：
# Import the data.table package
library(data.table)
# Generate a data table object, which draws a number 10^7 times
# from 1 to 10 with replacement
DT<-data.table(x=sample(1:10,1E7,TRUE))
# Count Frequency of each factor level
DT[,.N,by=x]
答案 4 :(得分：7)
要获取包含唯一值计数的无量纲整数向量，请使用c()。
dummyData = rep(c(1, 2, 2, 2), 25) # Chase's reproducible data
c(table(dummyData)) # get un-dimensioned integer vector
1 2
25 75
str(c(table(dummyData)) ) # confirm structure
Named int [1:2] 25 75
- attr(*, "names")= chr [1:2] "1" "2"
如果您需要将唯一值的计数提供给另一个函数，这可能很有用，并且比对Chase的答案的评论中发布的t(as.data.frame(table(dummyData))[,2]更短且更惯用。感谢Ricardo Saporta向我指出了here。
答案 5 :(得分：5)
这对我有用。拿你的矢量v
length(summary(as.factor(v),maxsum=50000))
注释：将maxsum设置为足以捕获唯一值的数量
或使用magrittr包
v %>% as.factor %>% summary(maxsum=50000) %>% length
答案 6 :(得分：4)
如果您需要将唯一值的数量作为包含值的数据框中的附加列（例如，可能代表样本大小的列），则plyr提供了一种简洁的方法：
data_frame <- data.frame(v = rep(c(1,2, 2, 2), 25))
library("plyr")
data_frame <- ddply(data_frame, .(v), transform, n = length(v))
答案 7 :(得分：3)
您还可以尝试tidyverse
library(tidyverse)
dummyData %>%
as.tibble() %>%
count(value)
# A tibble: 2 x 2
value n
<dbl> <int>
1 1 25
2 2 75
答案 8 :(得分：2)
同样使值分类并调用summary()也可以。
> v = rep(as.factor(c(1,2, 2, 2)), 25)
> summary(v)
1 2
25 75
答案 9 :(得分：0)
如果要在data.frame（例如，train.data）上运行唯一，并获取计数（可用作分类器中的权重），您可以执行以下操作：
unique.count = function(train.data, all.numeric=FALSE) {
# first convert each row in the data.frame to a string
train.data.str = apply(train.data, 1, function(x) paste(x, collapse=','))
# use table to index and count the strings
train.data.str.t = table(train.data.str)
# get the unique data string from the row.names
train.data.str.uniq = row.names(train.data.str.t)
weight = as.numeric(train.data.str.t)
# convert the unique data string to data.frame
if (all.numeric) {
train.data.uniq = as.data.frame(t(apply(cbind(train.data.str.uniq), 1,
function(x) as.numeric(unlist(strsplit(x, split=","))))))
} else {
train.data.uniq = as.data.frame(t(apply(cbind(train.data.str.uniq), 1,
function(x) unlist(strsplit(x, split=",")))))
}
names(train.data.uniq) = names(train.data)
list(data=train.data.uniq, weight=weight)
}
答案 10 :(得分：0)
length(unique(df$col))是我看到的最简单的方法。
答案 11 :(得分：0)
我知道还有很多其他答案，但这是使用 using System.Text.Json;
public class MappingService
{
/// <summary>
/// Converts model from class F to class T
/// </summary>
/// <typeparam name="T">To Class</typeparam>
/// <typeparam name="F">From Class</typeparam>
/// <returns>model of type class T</returns>
public T Map<F, T>(F from)
{
var json = JsonSerializer.Serialize(from);
var to = JsonSerializer.Deserialize<T>(json);
return to;
}
}
和sort函数的另一种方法。函数rle代表游程长度编码。它可以用于计数数字（请参阅rle上的R man文档），但也可以在此处应用。
rle如果捕获结果，则可以按以下方式访问长度和值：
test.data = rep(c(1, 2, 2, 2), 25)
rle(sort(test.data))
## Run Length Encoding
## lengths: int [1:2] 25 75
## values : num [1:2] 1 2
答案 12 :(得分：-2)
count_unique_words <-function(wlist) {
ucountlist = list()
unamelist = c()
for (i in wlist)
{
if (is.element(i, unamelist))
ucountlist[[i]] <- ucountlist[[i]] +1
else
{
listlen <- length(ucountlist)
ucountlist[[i]] <- 1
unamelist <- c(unamelist, i)
}
}
ucountlist
}
expt_counts <- count_unique_words(population)
for(i in names(expt_counts))
cat(i, expt_counts[[i]], "\n")